基于人工神经网络的钢铁件淬火硬度电磁无损检测  

Electromagnetic Non-destructive Test for Quenched Hardness of Iron and Steel Parts Based on ANN

作　　者：贾健明[1] 

机构地区：[1]常州信息职业技术学院机电工程系,江苏常州213164

出　　处：《金属热处理》2006年第9期69-71,共3页Heat Treatment of Metals

基　　金：江苏省高校自然科学研究指导性计划项目(04KJD470014);江苏省高校高新技术产业发展指导性计划项目(JHZD04-046)

摘　　要：利用DWY-1型电磁无损检测仪,采用改进的Gram-Schm idt方法优化的RBF(径向基函数网络)人工神经网络,实现了钢铁件淬火硬度的实时在线无损检测。结果表明,淬火硬度的检测精度、网络的收敛速度能满足生产实际的需要。By means of the new type of electromagnetic nondestructive measurement instrument （ DWY-1 ） , using the RBF （ Radial Basis Function） neural network optimized by modified Gram-Schmidt method,the real-time on line non-destructive detect for hardness of steel parts was realized. The results show that the detect accuracy and the convergence rate of network can meet the requirement of practical production.

关 键 词：人工神经网络 在线检测 电磁无损检测 淬火硬度 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]